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우리 주변에는 수많은 데이터가 있어요. 온도계로 측정한 기온, 습도계로 측정한 습도, 일조량 측정기로 측정한 빛의 양까지, 이런 데이터들은 어떻게 수집하고 분석하는 걸까요? '나도 데이터 과학자'에서는 다양한 센서들의 원리를 이해하고, 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 배워볼 거예요. 그래프로 데이터를 표현하고, 미래의 값을 예측해보며, 나아가 인공지능이 데이터를 학습하는 방법까지 재미있게 알아볼 수 있답니다. 이런 데이터 과학은 날씨 예측부터 질병 진단, 쇼핑몰의 상품 추천까지 우리 생활 곳곳에서 활용되고 있어요.
 

◆ 나도 데이터 과학자 실험실의 목적

⭘ 영상과 실습을 통해 데이터의 의미와 수집 방법에 대해 알아봅니다.
⭘ 수집한 데이터를 정리하고 시각화하여 데이터 속에 숨어있는 의미를 발견합니다.
⭘ 회귀분석을 통해 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 방법을 이해합니다.
⭘ 지도학습과 비지도학습을 통해 인공지능이 데이터를 학습하는 방법을 배웁니다.

◆ 콘텐츠 내용

(1) 데이터의 의미와 수집 방법 이해
영상을 통해 데이터의 의미를 이해하고, 다양한 센서(정전용량식 습도계, 액정 온도계, 전자 온습도계, 일조량 측정기, 모발 습도계, 수은 온도계)를 통해 데이터를 수집하는 방법을 배워볼 수 있어요.
(2) 데이터 가시화와 분석
수집한 데이터를 정렬하고 그래프로 표현하며, 결측치와 이상치를 처리하는 방법을 학습합니다. 데이터를 시각화하여 패턴을 발견하고 의미를 찾아내는 과정을 체험할 수 있어요.
(3) 회귀 분석과 예측
온도와 습도의 관계를 회귀분석을 통해 이해하고, 이를 통해 미래의 값을 예측하는 방법을 배웁니다. 평균제곱오차(MSE)를 이용해 예측의 정확도를 평가하는 방법도 함께 학습해요.
(4) 인공지능의 학습 방법
인공지능이 데이터를 학습하는 방법인 지도학습과 비지도학습의 차이점을 이해하고, 각각의 특징과 활용 사례를 학습합니다.